Спортивное программирование. Занятие 1. Языковые средства, поразрядные операции, эффективность, структуры данных

Содержание

Слайд 2

Языковые средства (ввод и вывод)

В большинстве олимпиадных задач для ввода и вывода

Языковые средства (ввод и вывод) В большинстве олимпиадных задач для ввода и
используются стандартные потоки. В C++ стандартный поток ввода называется cin, а стандартный поток вывода – cout. Можно также использовать C-функции, например scanf и printf.

Слайд 3

Языковые средства (ввод и вывод)

Входными данными для программы обычно являются числа и

Языковые средства (ввод и вывод) Входными данными для программы обычно являются числа
строки, разделенные пробелами и знаками новой строки. Из потока cin они читаются следующим образом:
int a, b;
string x;
cin >> a >> b >> x;
Такой код работает в предположении, что элементы потока разделены хотя бы одним пробелом или знаком новой строки. Например, приведенный выше код может прочитать как входные данные:
123 456 monkey
так и входные данные:
123 456
monkey

Слайд 4

Языковые средства (ввод и вывод)

Поток cout используется для вывода:
#include
#include
using namespace

Языковые средства (ввод и вывод) Поток cout используется для вывода: #include #include
std;
int main() {
int a = 123, b = 456;
string x = "monkey";
cout << a << " " << b << " " << x << "\n";
return 0;
}
Отметим, что знак новой строки "\n" работает быстрее, чем endl, потому что endl всегда сопровождается сбросом буфера.

Слайд 5

Языковые средства (ввод и вывод)

Ввод и вывод часто оказываются узкими местами программы.

Языковые средства (ввод и вывод) Ввод и вывод часто оказываются узкими местами
Чтобы повысить эффективность ввода-вывода, можно поместить в начало программы такие строки:
ios::sync_with_stdio(0);
cin.tie(0);

Слайд 6

Языковые средства (ввод и вывод)

C-функции scanf и printf – альтернатива стандартным потокам

Языковые средства (ввод и вывод) C-функции scanf и printf – альтернатива стандартным
C++. Обычно они работают немного быстрее, но и использовать их сложнее.

Слайд 7

Ввод и вывод (вывод информации)

Функция printf() предназначена для форматированного вывода. Она переводит данные

Ввод и вывод (вывод информации) Функция printf() предназначена для форматированного вывода. Она
в символьное представление и выводит полученные изображения символов на экран. При этом у программиста имеется возможность форматировать данные, то есть влиять на их представление на экране.
Общая форма записи функции printf():
printf("СтрокаФорматов", объект1, объект2, ..., объектn);

Слайд 8

Ввод и вывод (вывод информации)

СтрокаФорматов состоит из следующих элементов:
управляющих символов;
текста, представленного для непосредственного

Ввод и вывод (вывод информации) СтрокаФорматов состоит из следующих элементов: управляющих символов;
вывода;
форматов, предназначенных для вывода значений переменных различных типов.
Объекты могут отсутствовать.

Слайд 9

Ввод и вывод (вывод информации)

Управляющие символы не выводятся на экран, а управляют расположением

Ввод и вывод (вывод информации) Управляющие символы не выводятся на экран, а
выводимых символов. Отличительной чертой управляющего символа является наличие обратного слэша ‘\’ перед ним.
Основные управляющие символы:
‘\n’ – перевод строки;
‘\t’ – горизонтальная табуляция;
‘\v’ – вертикальная табуляция;
‘\b’ – возврат на символ;
‘\r’ – возврат на начало строки;
‘\a’ – звуковой сигнал.

Слайд 10

Ввод и вывод (вывод информации)

Форматы нужны для того, чтобы указывать вид, в котором

Ввод и вывод (вывод информации) Форматы нужны для того, чтобы указывать вид,
информация будет выведена на экран. Отличительной чертой формата является наличие символа процент ‘%’ перед ним:
%d – целое число типа int со знаком в десятичной системе счисления;
%u – целое число типа unsigned int;
%x – целое число типа int со знаком в шестнадцатеричной системе счисления;
%o – целое число типа int со знаком в восьмеричной системе счисления;
%hd – целое число типа short со знаком в десятичной системе счисления;
%hu – целое число типа unsigned short;
%hx – целое число типа short со знаком в шестнадцатеричной системе счисления;

Слайд 11

Ввод и вывод (вывод информации)

%ld – целое число типа long int со знаком

Ввод и вывод (вывод информации) %ld – целое число типа long int
в десятичной системе счисления;
%lu – целое число типа unsigned long int;
%lx – целое число типа long int со знаком в шестнадцатеричной системе счисления;
%f – вещественный формат (числа с плавающей точкой типа float);
%lf – вещественный формат двойной точности (числа с плавающей точкой типа double);
%e – вещественный формат в экспоненциальной форме (числа с плавающей точкой типа float в экспоненциальной форме);
%c – символьный формат;
%s – строковый формат.

Слайд 12

Ввод и вывод (вывод информации)

Строка форматов содержит форматы для вывода значений. Каждый формат

Ввод и вывод (вывод информации) Строка форматов содержит форматы для вывода значений.
вывода начинается с символа %. После строки форматов через запятую указываются имена переменных, которые необходимо вывести.
Количество символов % в строке формата должно совпадать с количеством переменных для вывода. Тип каждого формата должен совпадать с типом переменной, которая будет выводиться на это место. Замещение форматов вывода значениями переменных происходит в порядке их следования.

Слайд 13

Ввод и вывод (вывод информации)

#include
using namespace std;
int main() {
int a = 5;
float

Ввод и вывод (вывод информации) #include using namespace std; int main() {
x = 2.78;
printf("a=%d\n", a);
printf("x=%f\n", x);
getchar();
return 0;
}
Результат работы программы
a=5
x=2.780000

Слайд 14

Ввод и вывод (вывод информации)

Тот же самый код может быть представлен с использованием

Ввод и вывод (вывод информации) Тот же самый код может быть представлен
одного вызова printf:
#include
using namespace std;
int main() {
int a = 5;
float x = 2.78;
printf("a=%d\nx=%f\n", a, x);
getchar();
return 0;
}

Слайд 15

Ввод и вывод (табличный вывод)

При указании формата можно явным образом указать общее количество

Ввод и вывод (табличный вывод) При указании формата можно явным образом указать
знакомест и количество знакомест, занимаемых дробной частью:
#include
using namespace std;
int main() {
float x = 1.2345;
printf("x=%10.5f\n", x);
getchar();
return 0;
}
Результат выполнения
x= 1.23450

Слайд 16

Ввод и вывод (табличный вывод)

В приведенном примере 10 – общее количество знакомест, отводимое

Ввод и вывод (табличный вывод) В приведенном примере 10 – общее количество
под значение переменной; 5 – количество позиций после разделителя целой и дробной части (после десятичной точки). В указанном примере количество знакомест в выводимом числе меньше 10, поэтому свободные знакоместа слева от числа заполняются пробелами. Такой способ форматирования часто используется для построения таблиц.

Слайд 17

Ввод и вывод (ввод информации)

Функция форматированного ввода данных с клавиатуры scanf() выполняет чтение

Ввод и вывод (ввод информации) Функция форматированного ввода данных с клавиатуры scanf()
данных, вводимых с клавиатуры, преобразует их во внутренний формат и передает вызывающей функции. При этом программист задает правила интерпретации входных данных с помощью спецификаций форматной строки.
Общая форма записи функции scanf():
scanf("CтрокаФорматов", адрес1, адрес2,...);

Слайд 18

Ввод и вывод (ввод информации)

Строка форматов аналогична функции printf().
Для формирования адреса переменной используется

Ввод и вывод (ввод информации) Строка форматов аналогична функции printf(). Для формирования
символ амперсанд ‘&’:
адрес = &объект.
Строка форматов и список аргументов для функции обязательны.

Слайд 19

Ввод и вывод (ввод информации)

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS // для возможности использования scanf
#include
using namespace

Ввод и вывод (ввод информации) #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS // для возможности использования scanf
std;
int main() {
float y;
system("chcp 1251"); // переходим в консоли на русский язык
system("cls"); // очищаем окно консоли
printf("Введите y: "); // выводим сообщение
scanf("%f", &y); // вводим значения переменной y
printf("Значение переменной y=%f", y); // выводим значение переменной y
getchar(); getchar();
return 0;
}
Результат работы программы:
Введите y: 1.345
Значение переменной y=1.345000

Слайд 20

Ввод и вывод (ввод информации)

Функция scanf() является функцией незащищенного ввода, т.к. появилась она

Ввод и вывод (ввод информации) Функция scanf() является функцией незащищенного ввода, т.к.
в ранних версиях языка Си. Поэтому чтобы разрешить работу данной функции в современных компиляторах необходимо в начало программы добавить строчку
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS

Слайд 21

Ввод и вывод (ввод информации)

Другой вариант – воспользоваться функцией защищенного ввода scanf_s(), которая

Ввод и вывод (ввод информации) Другой вариант – воспользоваться функцией защищенного ввода
появилась несколько позже, но содержит тот же самый список параметров.
#include
using namespace std;
int main() {
int a;
printf("a = ");
scanf_s("%d", &a);
printf("a = %d", a);
getchar(); getchar();
return 0;
}

Слайд 22

Языковые средства (ввод и вывод)

Иногда программа должна прочитать целую входную строку, быть может,

Языковые средства (ввод и вывод) Иногда программа должна прочитать целую входную строку,
содержащую пробелы. Это можно сделать с помощью функции getline:
#include
#include
using namespace std;
int main() {
string s;
getline(cin, s);
return 0;
}

Слайд 23

Языковые средства (ввод и вывод)

Если объем данных заранее неизвестен, то полезен такой цикл:
while

Языковые средства (ввод и вывод) Если объем данных заранее неизвестен, то полезен
(cin >> x) {
// код
}
Этот цикл читает из стандартного ввода элементы один за другим, пока входные данные не закончатся.

Слайд 24

Языковые средства (ввод и вывод)

В некоторых олимпиадных системах для ввода и вывода используются

Языковые средства (ввод и вывод) В некоторых олимпиадных системах для ввода и
файлы. В таком случае есть простое решение: писать код так, будто работаешь со стандартными потоками, но в начало программы добавить такие строки:
freopen("input.txt", "r", stdin);
freopen("output.txt", "w", stdout);
После этого программа будет читать данные из файла «input.txt», а записывать в файл «output.txt».

Слайд 25

Языковые средства (работа с числами)

Целые числа. Из целых типов в олимпиадном программировании чаще

Языковые средства (работа с числами) Целые числа. Из целых типов в олимпиадном
всего используется int – 32-разрядный тип, принимающий значения из диапазона -231…231 - 1 (приблизительно -2 · 109…2 · 109). Если типа int недостаточно, то можно взять 64-разрядный тип long long. Диапазон его значений -263…263 - 1 (приблизительно -9 · 1018…9 · 1018).

Слайд 26

Языковые средства (работа с числами)

Ниже определена переменная типа long long:
long long x =

Языковые средства (работа с числами) Ниже определена переменная типа long long: long
123456789123456789LL;
Суффикс LL означает, что число имеет тип long long.

Слайд 27

Языковые средства (работа с числами)

Типичная ошибка при использовании типа long long возникает, когда

Языковые средства (работа с числами) Типичная ошибка при использовании типа long long
где-то в программе встречается еще и тип int. Например, в следующем коде есть тонкая ошибка:
int a = 123456789;
long long b = a * a;
cout << b << "\n"; // -1757895751
Хотя переменная b имеет тип long long, оба сомножителя в выражении a*a имеют тип int, поэтому тип результата тоже int. Из-за этого значение b оказывается неверным. Проблему можно решить, изменив тип a на long long или изменив само выражение на (long long)a*a.

Слайд 28

Языковые средства (работа с числами)

Арифметика по модулю. Иногда ответом является очень большое число,

Языковые средства (работа с числами) Арифметика по модулю. Иногда ответом является очень
но достаточно вывести результат «по модулю m», т. е. остаток от деления на m (например, «7 по модулю 109»). Идея в том, что даже когда истинный ответ очень велик, типов int и long long все равно достаточно.

Слайд 29

Языковые средства (работа с числами)

Остаток x от деления на m обозначается x mod

Языковые средства (работа с числами) Остаток x от деления на m обозначается
m. Например, 17 mod 5 = 2, поскольку 17 = 3 · 5 + 2. Важные свойства остатков выражаются следующими формулами:
(a + b) mod m = (a mod m + b mod m) mod m;
(a − b) mod m = (a mod m − b mod m) mod m;
(a · b) mod m = (a mod m · b mod m) mod m.
Это значит, что можно брать остаток после каждой операции, поэтому числа никогда не станут слишком большими.

Слайд 30

Языковые средства (работа с числами)

Например, следующий код вычисляет n! (n факториал) по модулю

Языковые средства (работа с числами) Например, следующий код вычисляет n! (n факториал)
m:
long long x = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
x = (x * i) % m;
}
cout << x << "\n";

Слайд 31

Языковые средства (работа с числами)

Обычно хочется, чтобы остаток находился в диапазоне 0…m −

Языковые средства (работа с числами) Обычно хочется, чтобы остаток находился в диапазоне
1. Но в C++ и в других языках остаток от деления отрицательного числа равен нулю или отрицателен. Чтобы не возникали отрицательные остатки, можно поступить следующим образом: сначала вычислить остаток, а если он отрицателен, прибавить m:
x = x % m;
if (x < 0) x += m;
Но это стоит делать, только если в программе встречается операция вычитания, так что остаток может стать отрицательным.

Слайд 32

Языковые средства (работа с числами)

Числа с плавающей точкой. В большинстве олимпиадных задач целых

Языковые средства (работа с числами) Числа с плавающей точкой. В большинстве олимпиадных
чисел достаточно, но иногда возникает потребность в числах с плавающей точкой. В C++ наиболее полезен 64-разрядный тип double.

Слайд 33

Языковые средства (работа с числами)

Требуемая точность ответа обычно указывается в формулировке задачи. Проще

Языковые средства (работа с числами) Требуемая точность ответа обычно указывается в формулировке
всего для вывода ответа использовать функцию printf и указать количество десятичных цифр в форматной строке. Например, следующий код печатает значение x с 9 цифрами после запятой:
printf("%.9f\n", x);

Слайд 34

Языковые средства (работа с числами)

С использованием чисел с плавающей точкой связана одна сложность:

Языковые средства (работа с числами) С использованием чисел с плавающей точкой связана
некоторые числа невозможно точно представить в таком формате, поэтому неизбежны ошибки округления. Например, в следующем коде получается значение x, немного меньшее 1, тогда как правильное значение равно в точности 1.
double x = 0.3 * 3 + 0.1;
printf("%.20f\n", x); // 0.99999999999999988898

Слайд 35

Языковые средства (работа с числами)

Числа с плавающей точкой рискованно сравнивать с помощью оператора

Языковые средства (работа с числами) Числа с плавающей точкой рискованно сравнивать с
==, потому что иногда равные значения оказываются различны из-за ошибок округления. Более правильно считать, что два числа равны, если разность между ними меньше ε, где ε мало. Например, в следующем коде ε = 10−9:
if (abs(a - b) < 1e-9) {
// a и b равны
}

Слайд 36

Языковые средства (работа с числами)

Хотя числа с плавающей точкой, вообще говоря, не точны,

Языковые средства (работа с числами) Хотя числа с плавающей точкой, вообще говоря,
не слишком большие целые числа представляются точно. Так, тип double позволяет точно представить все целые числа, по абсолютной величине не большие 253.

Слайд 37

Языковые средства (сокращение кода)

Имена типов. Ключевое слово typedef позволяет сопоставить типу данных короткое

Языковые средства (сокращение кода) Имена типов. Ключевое слово typedef позволяет сопоставить типу
имя. Например, имя long long слишком длинное, поэтому можно определить для него короткий псевдоним ll:
typedef long long ll;

Слайд 38

Языковые средства (сокращение кода)

После этого код
long long a = 123456789;
long long b =

Языковые средства (сокращение кода) После этого код long long a = 123456789;
987654321;
cout << a * b << "\n";
можно немного сократить:
ll a = 123456789;
ll b = 987654321;
cout << a * b << "\n";

Слайд 39

Языковые средства (сокращение кода)

Ключевое слово typedef применимо и к более сложным типам. Например,

Языковые средства (сокращение кода) Ключевое слово typedef применимо и к более сложным
ниже вектору целых чисел сопоставляется имя vi, а паре двух целых чисел – тип pi.
typedef vector vi;
typedef pair pi;

Слайд 40

Языковые средства (сокращение кода)

Макросы. Еще один способ сократить код – макросы. Макрос говорит,

Языковые средства (сокращение кода) Макросы. Еще один способ сократить код – макросы.
что определенные строки кода следует подменить до компиляции. В C++ макросы определяются с помощью ключевого слова #define.

Слайд 41

Языковые средства (сокращение кода)

Например, можно определить следующие макросы:
#define F first
#define S second
#define PB

Языковые средства (сокращение кода) Например, можно определить следующие макросы: #define F first
push_back
#define MP make_pair

Слайд 42

Языковые средства (сокращение кода)

После чего код
v.push_back(make_pair(y1, x1));
v.push_back(make_pair(y2, x2));
int d = v[i].first + v[i].second;
можно

Языковые средства (сокращение кода) После чего код v.push_back(make_pair(y1, x1)); v.push_back(make_pair(y2, x2)); int
сократить до:
v.PB(MP(y1, x1));
v.PB(MP(y2, x2));
int d = v[i].F + v[i].S;

Слайд 43

Языковые средства (сокращение кода)

У макроса могут быть параметры, что позволяет сокращать циклы и

Языковые средства (сокращение кода) У макроса могут быть параметры, что позволяет сокращать
другие структуры. Например, можно определить такой макрос:
#define REP(i, a, b) for (int i = a; i <= b; i++)

Слайд 44

Языковые средства (сокращение кода)

После этого код
for (int i = 1; i <= n;

Языковые средства (сокращение кода) После этого код for (int i = 1;
i++) {
search(i);
}
можно сократить следующим образом:
REP (i, 1, n) {
search(i);
}

Слайд 45

Поразрядные операции

В программировании n-разрядное целое число хранится в виде двоичного числа, содержащего

Поразрядные операции В программировании n-разрядное целое число хранится в виде двоичного числа,
n бит. Например, тип int в C++ 32-разрядный, т. е. любое число типа int содержит 32 бита. Так, двоичное представление числа 43 типа int имеет вид
00000000000000000000000000101011.

Слайд 46

Поразрядные операции

Биты в этом представлении нумеруются справа налево. Преобразование двоичного представления bk

Поразрядные операции Биты в этом представлении нумеруются справа налево. Преобразование двоичного представления
… b2b1b0 в десятичное число производится по формуле
bk2k + … + b222 + b121 + b020.
Например:
1 · 25 + 1 · 23 + 1 · 21 + 1 · 20 = 43.

Слайд 47

Поразрядные операции

Двоичное представление числа может быть со знаком и без знака. Обычно

Поразрядные операции Двоичное представление числа может быть со знаком и без знака.
используется представление со знаком, позволяющее представить положительные и отрицательные числа. n-разрядная переменная со знаком может содержать любое целое число в диапазоне от −2n−1 до 2n−1 − 1. Например, тип int в C++ знаковый, поэтому переменная типа int может содержать любое целое число от −231 до 231 − 1.

Слайд 48

Поразрядные операции

Первый разряд в представлении со знаком содержит знак числа (0 для

Поразрядные операции Первый разряд в представлении со знаком содержит знак числа (0
неотрицательных чисел, 1 – для отрицательных), а остальные n − 1 разрядов – абсолютную величину числа. Используется дополнительный код, т. е. для получения противоположного числа нужно сначала инвертировать все его биты, а затем прибавить к результату единицу. Например, двоичное представление числа –43 типа int имеет вид
11111111111111111111111111010101.

Слайд 49

Поразрядные операции

Представление без знака позволяет представить только неотрицательные числа, но верхняя граница

Поразрядные операции Представление без знака позволяет представить только неотрицательные числа, но верхняя
диапазона больше. n-разрядная переменная без знака может содержать любое целое число от 0 до 2n − 1. Например, в C++ переменная типа unsigned int может содержать любое целое число от 0 до 232 − 1.

Слайд 50

Поразрядные операции

Между обоими представлениям существует связь: число со знаком –x равно числу

Поразрядные операции Между обоими представлениям существует связь: число со знаком –x равно
без знака 2n − x. К примеру, следующая программа показывает, что число со знаком x = −43 равно числу без знака y = 232 − 43:
int x = -43;
unsigned int y = x;
cout << x << "\n"; // -43
cout << y << "\n"; // 4294967253

Слайд 51

Поразрядные операции

Если число больше верхней границы допустимого диапазона, то возникает переполнение. В

Поразрядные операции Если число больше верхней границы допустимого диапазона, то возникает переполнение.
представлении со знаком число, следующее за 2n−1 – 1, равно −2n−1, а в представлении без знака за 2n − 1 следует 0. Рассмотрим следующий код:
int x = 2147483647;
cout << x << "\n"; // 2147483647
x++;
cout << x << "\n"; // -2147483648
Первоначально x принимает значение 231 − 1. Это наибольшее значение, которое можно сохранить в переменной типа int, поэтому следующее за 231 − 1 значение равно −231.

Слайд 52

Поразрядные операции

Операция И. Результатом операции И x & y является число, двоичное

Поразрядные операции Операция И. Результатом операции И x & y является число,
представление которого содержит единицы в тех позициях, на которых в представлениях x и y находятся единицы. Например, 22 & 26 = 18, поскольку
10110 (22)
& 11010 (26)
= 10010 (18)
С помощью операции И можно проверить, является ли число x четным, т. к. x & 1 = 0, если x четно, и x & 1 = 1, если x нечетно. Вообще, x нацело делится на 2k, если x & (2k − 1) = 0.

Слайд 53

Поразрядные операции

Операция ИЛИ. Результатом операции ИЛИ x | y является число, двоичное

Поразрядные операции Операция ИЛИ. Результатом операции ИЛИ x | y является число,
представление которого содержит единицы в тех позициях, на которых хотя бы в одном из представлений x и y находятся единицы. Например, 22 | 26 = 30, поскольку
10110 (22)
| 11010 (26)
= 11110 (30)

Слайд 54

Поразрядные операции

Операция ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ. Результатом операции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ x ^ y является

Поразрядные операции Операция ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ. Результатом операции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ x ^ y
число, двоичное представление которого содержит единицы в тех позициях, на которых ровно в одном из представлений x и y находятся единицы. Например, 22 ^ 26 = 12, поскольку
10110 (22)
ˆ 11010 (26)
= 01100 (12)

Слайд 55

Поразрядные операции

Операция НЕ. Результатом операции НЕ ~x является число, в двоичном представлении

Поразрядные операции Операция НЕ. Результатом операции НЕ ~x является число, в двоичном
которого все биты x инвертированы. Справедлива формула ~x = −x – 1, например ~29 = −30. Результат операции НЕ на битовом уровне зависит от длины двоичного представления, поскольку инвертируются все биты. Например, в случае 32-разрядных чисел типа int имеем:
x = 29 00000000000000000000000000011101
~x = −30 11111111111111111111111111100010

Слайд 56

Поразрядные операции

Поразрядный сдвиг. Операция поразрядного сдвига влево x << k дописывает в

Поразрядные операции Поразрядный сдвиг. Операция поразрядного сдвига влево x > k удаляет
конец числа k нулей, а операция поразрядного сдвига вправо x >> k удаляет k последних бит. Например, 14 << 2 = 56, поскольку двоичные представления 14 и 56 равны соответственно 1110 и 111000. Аналогично 49 >> 3 = 6, потому что 49 и 6 в двоичном виде равны соответственно 110001 и 110. Отметим, что операция x << k соответствует умножению x на 2k, а x >> k – делению x на 2k с последующим округлением с недостатком до целого.

Слайд 57

Поразрядные операции

Битовые маски. Битовой маской называется число вида 1 << k, содержащее

Поразрядные операции Битовые маски. Битовой маской называется число вида 1 for (int
в позиции k единицу, а во всех остальных позициях – нули. Такую маску можно использовать для выделения одиночных битов. В частности, k-й бит числа равен единице тогда и только тогда, когда x & (1 << k) не равно нулю. В следующем фрагменте печатается двоичное представление числа x типа int:
for (int k = 31; k >= 0; k--) {
if (x & (1 << k)) cout << "1";
else cout << "0";
}

Слайд 58

Поразрядные операции

Аналогичным образом можно модифицировать отдельные биты числа. Выражение x | (1

Поразрядные операции Аналогичным образом можно модифицировать отдельные биты числа. Выражение x | (1
<< k) устанавливает k-й бит x в единицу, выражение x & ~(1 << k) сбрасывает k-й бит x в нуль, а выражение x ˆ (1 << k) инвертирует k-й бит x. Далее выражение x & (x − 1) сбрасывает последний единичный бит x в нуль, а выражение x & −x сбрасывает в нуль все единичные биты, кроме последнего. Выражение x | (x − 1) инвертирует все биты после последнего единичного. Наконец, положительное число x является степенью двойки тогда и только тогда, когда x & (x − 1) = 0.

Слайд 59

Поразрядные операции

При работе с битовыми масками нужно помнить, что 1<

Поразрядные операции При работе с битовыми масками нужно помнить, что 1
тип int. Самый простой способ создать битовую маску типа long long – написать 1LL<

Слайд 60

Эффективность (временная сложность)

Временная сложность алгоритма – это оценка того, сколько времени будет работать

Эффективность (временная сложность) Временная сложность алгоритма – это оценка того, сколько времени
алгоритм при заданных входных данных. Зная временную сложность, зачастую можно сказать, достаточно ли алгоритм быстрый для решения задачи, даже не реализуя его.

Слайд 61

Эффективность (временная сложность)

Для описания временной сложности применяется нотация O(…), где многоточием представлена некоторая

Эффективность (временная сложность) Для описания временной сложности применяется нотация O(…), где многоточием
функция. Обычно буквой n обозначается размер входных данных. Например, если на вход подается массив чисел, то n – это размер массива, а если строка, то n – длина строки.

Слайд 62

Эффективность (временная сложность)

Если код включает только линейную последовательность команд, как, например, показанный ниже,

Эффективность (временная сложность) Если код включает только линейную последовательность команд, как, например,
то его временная сложность равна O(1).
a++;
b++;
c = a + b;

Слайд 63

Эффективность (временная сложность)

Временная сложность цикла оценивает число выполненных итераций. Например, временная сложность следующего

Эффективность (временная сложность) Временная сложность цикла оценивает число выполненных итераций. Например, временная
кода равна O(n), поскольку код внутри цикла выполняется n раз. При этом предполагается, что многоточием «…» обозначен код с временной сложностью O(1).
for (int i = 1; i <= n; i++) {
...
}

Слайд 64

Эффективность (временная сложность)

Временная сложность следующего кода равна O(n2):
for (int i = 1; i

Эффективность (временная сложность) Временная сложность следующего кода равна O(n2): for (int i
<= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
...
}
}

Слайд 65

Эффективность (временная сложность)

Временная сложность следующего кода равна O(n2):
for (int i = 1; i

Эффективность (временная сложность) Временная сложность следующего кода равна O(n2): for (int i
<= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
...
}
}
Вообще, если имеется k вложенных циклов и в каждом цикле перебирается n значений, то временная сложность равна O(nk).

Слайд 66

Эффективность (временная сложность)

Временная сложность не сообщает, сколько точно раз выполняется код внутри цикла,

Эффективность (временная сложность) Временная сложность не сообщает, сколько точно раз выполняется код
она показывает лишь порядок величины, игнорируя постоянные множители. В примерах ниже код внутри цикла выполняется 3n, n + 5 и ⌈n/2⌉ раз, но временная сложность в каждом случае равна O(n).
for (int i = 1; i <= 3 * n; i++) {
...
}
for (int i = 1; i <= n + 5; i++) {
...
}
for (int i = 1; i <= n; i += 2) {
...
}

Слайд 67

Эффективность (временная сложность)

С другой стороны, временная сложность следующего кода равна O(n2), поскольку код

Эффективность (временная сложность) С другой стороны, временная сложность следующего кода равна O(n2),
внутри цикла выполняется 1 + 2 + … + n = ½(n2 + n) раз.
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= i; j++) {
...
}
}

Слайд 68

Эффективность (временная сложность)

Если алгоритм состоит из нескольких последовательных частей, то общая временная сложность

Эффективность (временная сложность) Если алгоритм состоит из нескольких последовательных частей, то общая
равна максимуму из временных сложностей отдельных частей, т. е. самая медленная часть является узким местом. Так, следующий код состоит из трех частей с временной сложностью O(n), O(n2) и O(n). Поэтому общая временная сложность равна O(n2).
for (int i = 1; i <= n; i++) {
...
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
...
}
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
...
}

Слайд 69

Эффективность (временная сложность)

Иногда временная сложность зависит от нескольких факторов, поэтому формула включает несколько

Эффективность (временная сложность) Иногда временная сложность зависит от нескольких факторов, поэтому формула
переменных. Например, временная сложность следующего кода равна O(nm):
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= m; j++) {
...
}
}

Слайд 70

Эффективность (временная сложность)

Временная сложность рекурсивной функции зависит от того, сколько раз она вызывается,

Эффективность (временная сложность) Временная сложность рекурсивной функции зависит от того, сколько раз
и от временной сложности одного вызова. Общая временная сложность равна произведению того и другого. Рассмотрим, к примеру, следующую функцию:
void f(int n) {
if (n == 1) return;
f(n - 1);
}
Вызов f(n) приводит к n вызовам функций, и временная сложность каждого вызова равна O(1), поэтому общая временная сложность равна O(n).

Слайд 71

Эффективность (временная сложность)

В качестве еще одного примера рассмотрим следующую функцию:
void g(int n) {
if

Эффективность (временная сложность) В качестве еще одного примера рассмотрим следующую функцию: void
(n == 1) return;
g(n - 1);
g(n - 1);
}
Что происходит, когда эта функция вызывается с параметром n? Сначала она будет дважды вызвана с параметром n−1, затем четыре раза с параметром n−2, потом восемь раз с параметром n−3 и т. д. Вообще, будет 2k вызовов с параметром n–k, где k = 0, 1, …, n−1. Таким образом, общая временная сложность равна
1 + 2 + 4 + … + 2n−1 = 2n − 1 = O(2n).

Слайд 72

Эффективность (временная сложность)

Далее перечислены часто встречающиеся оценки временной сложности алгоритмов.
O(1) Время работы алгоритма

Эффективность (временная сложность) Далее перечислены часто встречающиеся оценки временной сложности алгоритмов. O(1)
с постоянным временем не зависит от размера входных данных. Типичным примером может служить явная формула, по которой вычисляется ответ.

Слайд 73

Эффективность (временная сложность)

O(log n) В логарифмическом алгоритме размер входных данных на каждом шаге

Эффективность (временная сложность) O(log n) В логарифмическом алгоритме размер входных данных на
обычно уменьшается вдвое. Время работы зависит от размера входных данных логарифмически, поскольку log2 n – это сколько раз нужно разделить n на 2, чтобы получить 1. Отметим, что основание логарифма во временной сложности не указывается.

Слайд 74

Эффективность (временная сложность)

 

Эффективность (временная сложность)

Слайд 75

Эффективность (временная сложность)

O(n) Линейный алгоритм перебирает входные данные постоянное число раз. Зачастую это

Эффективность (временная сложность) O(n) Линейный алгоритм перебирает входные данные постоянное число раз.
наилучшая возможная временная сложность, потому что обычно, чтобы получить ответ, необходимо обратиться к каждому элементу хотя бы один раз.

Слайд 76

Эффективность (временная сложность)

O(n log n) Такая временная сложность часто означает, что алгоритм сортирует

Эффективность (временная сложность) O(n log n) Такая временная сложность часто означает, что
входные данные, поскольку временная сложность эффективных алгоритмов сортировки равна O(n log n). Есть и другая возможность – в алгоритме используется структура данных, для которой каждая операция занимает время O(log n).

Слайд 77

Эффективность (временная сложность)

O(n2) Квадратичный алгоритм нередко содержит два вложенных цикла. Перебрать все пары

Эффективность (временная сложность) O(n2) Квадратичный алгоритм нередко содержит два вложенных цикла. Перебрать
входных элементов можно за время O(n2).

Слайд 78

Эффективность (временная сложность)

O(n3) Кубический алгоритм часто содержит три вложенных цикла. Все тройки входных

Эффективность (временная сложность) O(n3) Кубический алгоритм часто содержит три вложенных цикла. Все
элементов можно перебрать за время O(n3).

Слайд 79

Эффективность (временная сложность)

O(2n) Такая временная сложность нередко указывает на то, что алгоритм перебирает

Эффективность (временная сложность) O(2n) Такая временная сложность нередко указывает на то, что
все подмножества множества входных данных. Например, подмножествами множества {1, 2, 3} являются ∅, {1}, {2}, {3}, {1, 2}, {1, 3}, {2, 3} и {1, 2, 3}.

Слайд 80

Эффективность (временная сложность)

O(n!) Такая временная сложность часто означает, что алгоритм перебирает все перестановки

Эффективность (временная сложность) O(n!) Такая временная сложность часто означает, что алгоритм перебирает
входных элементов. Например, перестановками множества {1, 2, 3} являются (1, 2, 3), (1, 3, 2), (2, 1, 3), (2, 3, 1), (3, 1, 2) и (3, 2, 1).

Слайд 81

Эффективность (временная сложность)

Алгоритм называется полиномиальным, если его временная сложность не выше O(nK), где

Эффективность (временная сложность) Алгоритм называется полиномиальным, если его временная сложность не выше
k – константа. Все приведенные выше оценки временной сложности, кроме O(2n) и O(n!), полиномиальные. На практике константа k обычно мала, поэтому полиномиальная временная сложность, грубо говоря, означает, что алгоритм может обрабатывать большие входные данные.

Слайд 82

Эффективность (временная сложность)

Существует много важных задач, для которых полиномиальный алгоритм неизвестен, т. е.

Эффективность (временная сложность) Существует много важных задач, для которых полиномиальный алгоритм неизвестен,
никто не знает, как решить их эффективно. Важным классом задач, для которых неизвестен полиномиальный алгоритм, являются NP-трудные задачи.

Слайд 83

Эффективность (временная сложность)

Вычислив временную сложность алгоритма, можно еще до его реализации проверить, будет

Эффективность (временная сложность) Вычислив временную сложность алгоритма, можно еще до его реализации
ли он достаточно эффективен для решения задачи. Отправной точкой для оценки является тот факт, что современный компьютер может выполнить несколько сотен миллионов простых операций в секунду.

Слайд 84

Эффективность (временная сложность)

Например, предположим, что для задачи установлено временное ограничение – не более

Эффективность (временная сложность) Например, предположим, что для задачи установлено временное ограничение –
одной секунды – и что размер входных данных равен n = 105. Если временная сложность алгоритма равна O(n2), то он должен будет выполнить порядка (105)2 = 1010 операций. Это займет, по меньшей мере, несколько десятков секунд, поэтому такой алгоритм слишком медленный для решения задачи. Но если временная сложность равна O(n log n), то количество операций будет равно всего 105 log 105 ≈ 1.6 · 106, так что алгоритм гарантированно укладывается в отведенные рамки.

Слайд 85

Эффективность (временная сложность)

С другой стороны, зная размер входных данных, можно попытаться угадать временную

Эффективность (временная сложность) С другой стороны, зная размер входных данных, можно попытаться
сложность алгоритма, требуемую для решения задачи. В таблице приведены некоторые полезные оценки в предположении, что временное ограничение равно 1 секунде.

Слайд 86

Эффективность (временная сложность)

Например, если размер входных данных n = 105, то, вероятно, можно

Эффективность (временная сложность) Например, если размер входных данных n = 105, то,
ожидать, что временная сложность алгоритма равна O(n) или O(n log n). Обладание этой информацией упрощает проектирование алгоритма, поскольку сразу исключает подходы, приводящие к алгоритму с худшей временной сложностью.

Слайд 87

Эффективность (временная сложность)

Важно помнить, что временная сложность – всего лишь оценка эффективности, поскольку

Эффективность (временная сложность) Важно помнить, что временная сложность – всего лишь оценка
она скрывает постоянные множители. Например, алгоритм с временной сложностью может выполнять как n/2, так и 5n операций, а это существенно влияет на фактическое время работы.

Слайд 88

Эффективность (временная сложность)

Что в действительности означают слова «время работы алгоритма составляет O(f (n))»?

Эффективность (временная сложность) Что в действительности означают слова «время работы алгоритма составляет
Что существуют такие константы c и n0, что алгоритм выполняет не более cf (n) операций при любых входных данных размера n ≥ n0. Таким образом, нотация O дает верхнюю границу времени работы алгоритма при достаточно объемных входных данных.

Слайд 89

Эффективность (временная сложность)

Например, технически правильно будет сказать, что временная сложность следующего алгоритма равна

Эффективность (временная сложность) Например, технически правильно будет сказать, что временная сложность следующего
O(n2).
for (int i = 1; i <= n; i++) {
...
}
Однако оценка O(n) лучше, поэтому давать в этом случае оценку O(n2) – значит вводить в заблуждение читателя, т. к. любой человек предполагает, что нотация O служит для точной оценки временной сложности.

Слайд 90

Эффективность (временная сложность)

На практике часто применяются еще два варианта нотации. Буквой Ω обозначается

Эффективность (временная сложность) На практике часто применяются еще два варианта нотации. Буквой
нижняя граница времени работы алгоритма. Временная сложность алгоритма равна Ω(f (n)), если существуют константы c и n0 – такие, что алгоритм выполняет не менее cf (n) операций при любых входных данных размера n ≥ n0. Наконец, буквой Θ обозначается точная граница: временная сложность алгоритма равна Θ(f (n)), если она одновременно равна O(f (n)) и Ω(f (n)). Так, временная сложность приведенного выше алгоритма одновременно равна O(n) и Ω(n), поэтому она также равна Θ(n).

Слайд 91

Эффективность (временная сложность)

Описанная нотация используется во многих ситуациях, а не только в контексте

Эффективность (временная сложность) Описанная нотация используется во многих ситуациях, а не только
временной сложности алгоритмов. Например, можно сказать, что массив содержит O(n) элементов или что алгоритм состоит из O(log n) раундов.

Слайд 92

Эффективность (пример)

Обсудим задачу, которую можно решить несколькими способами. Начнем с простого алгоритма с

Эффективность (пример) Обсудим задачу, которую можно решить несколькими способами. Начнем с простого
полным перебором, а затем предложим более эффективные решения, основанные на различных идеях.

Слайд 93

Эффективность (пример)

Пусть дан массив n чисел; задача заключается в том, чтобы вычислить максимальную

Эффективность (пример) Пусть дан массив n чисел; задача заключается в том, чтобы
сумму подмассивов, т. е. наибольшую возможную сумму последовательных элементов. Задача приобретает интерес, когда в массиве встречаются элементы с отрицательными значениями. На рисунке показан массив и его подмассив с максимальной суммой.

Слайд 94

Эффективность (пример)

Решение со сложностью O(n3). Задачу можно решить в лоб: перебрать все возможные

Эффективность (пример) Решение со сложностью O(n3). Задачу можно решить в лоб: перебрать
подмассивы, вычислить сумму элементов в каждом подмассиве и запомнить максимальную сумму. Этот алгоритм реализован в следующем коде:
int best = 0;
for (int a = 0; a < n; a++) {
for (int b = a; b < n; b++) {
int sum = 0;
for (int k = a; k <= b; k++) {
sum += arr[k];
}
best = max(best, sum);
}
}
cout << best << "\n";
В переменных a и b хранятся первый и последний индекс подмассива, а в переменную sum записывается сумма его элементов. В переменной best хранится максимальная сумма, найденная в процессе просмотра. Временная сложность этого алгоритма равна O(n3), поскольку налицо три вложенных цикла, в которых перебираются входные данные.

Слайд 95

Эффективность (пример)

Решение со сложностью O(n2). Алгоритм легко сделать более эффективным, исключив один цикл.

Эффективность (пример) Решение со сложностью O(n2). Алгоритм легко сделать более эффективным, исключив
Для этого будем вычислять сумму одновременно со сдвигом правого конца подмассива. В результате получается такой код:
int best = 0;
for (int a = 0; a < n; a++) {
int sum = 0;
for (int b = a; b < n; b++) {
sum += arr[b];
best = max(best, sum);
}
}
cout << best << "\n";
После подобного изменения временная сложность становится равна O(n2).

Слайд 96

Эффективность (пример)

Решение со сложностью O(n). Оказывается, что задачу можно решить и за время

Эффективность (пример) Решение со сложностью O(n). Оказывается, что задачу можно решить и
O(n), т. е. достаточно и одного цикла. Идея в том, чтобы для каждой позиции массива вычислять максимальную сумму подмассива, заканчивающегося в этой позиции.
Рассмотрим подзадачу нахождения подмассива с максимальной суммой, заканчивающегося в позиции k. Есть две возможности:
Подмассив состоит из единственного элемента в позиции k.
Подмассив состоит из подмассива, заканчивающегося в позиции k − 1, за которым следует элемент в позиции k.
Во втором случае, поскольку ищется подмассив с максимальной суммой, сумма подмассива, заканчивающегося в позиции k – 1, также должна быть максимальной. Таким образом, задачу можно решить эффективно, если вычислять сумму максимального подмассива для каждой позиции последнего элемента слева направо.

Слайд 97

Эффективность (пример)

Алгоритм реализуется следующей программой:
int best = 0, sum = 0;
for (int k

Эффективность (пример) Алгоритм реализуется следующей программой: int best = 0, sum =
= 0; k < n; k++) {
sum = max(arr[k], sum + arr[k]);
best = max(best, sum);
}
cout << best << "\n";
В этом алгоритме только один цикл, в котором перебираются входные данные, поэтому его временная сложность равна O(n). Лучшей сложности добиться нельзя, поскольку любой алгоритм решения этой задачи должен хотя бы один раз проанализировать каждый элемент.

Слайд 98

Эффективность (пример)

Сравнение эффективности. Насколько приведенные алгоритмы эффективны на практике? В таблице показано время

Эффективность (пример) Сравнение эффективности. Насколько приведенные алгоритмы эффективны на практике? В таблице
выполнения этих алгоритмов на современном компьютере для разных значений n. В каждом тесте входные данные генерировались случайным образом, и время чтения входных данных не учитывалось.

Слайд 99

Эффективность (пример)

Сравнение показывает, что все алгоритмы работают быстро, если размер входных данных мал,

Эффективность (пример) Сравнение показывает, что все алгоритмы работают быстро, если размер входных
но по мере возрастания размера расхождение во времени становится очень заметным. Алгоритм со сложностью O(n3) замедляется, когда n = 104, а алгоритм со сложностью O(n2) – при n = 105. И лишь алгоритм со сложностью O(n) даже самые большие входные данные обрабатывает мгновенно.

Слайд 100

Структуры данных

Познакомимся с наиболее важными структурами данных из стандартной библиотеки C++. В

Структуры данных Познакомимся с наиболее важными структурами данных из стандартной библиотеки C++.
олимпиадном программировании чрезвычайно важно знать, какие структуры данных имеются в стандартной библиотеке и как ими пользоваться. Часто это позволяет сэкономить много времени при реализации алгоритма.

Слайд 101

Структуры данных

В C++ обыкновенные массивы – это структуры фиксированного размера, т. е.

Структуры данных В C++ обыкновенные массивы – это структуры фиксированного размера, т.
после создания изменить размер уже нельзя.

Слайд 102

Структуры данных

Динамическим называется массив, размер которого можно изменять в процессе выполнения программы.

Структуры данных Динамическим называется массив, размер которого можно изменять в процессе выполнения
В стандартной библиотеке C++ имеется несколько динамических массивов, но полезнее всего вектор.

Слайд 103

Структуры данных (динамические массивы)

Вектор – это динамический массив, который позволяет эффективно добавлять элементы

Структуры данных (динамические массивы) Вектор – это динамический массив, который позволяет эффективно
в конце и удалять последние элементы. Например, в следующем коде создается пустой вектор, в который затем добавляется три элемента:
vector v;
v.push_back(3); // [3]
v.push_back(2); // [3, 2]
v.push_back(5); // [3, 2, 5]

Слайд 104

Структуры данных (динамические массивы)

Доступ к элементам осуществляется так же, как в обычном массиве:
cout

Структуры данных (динамические массивы) Доступ к элементам осуществляется так же, как в
<< v[0] << "\n"; // 3
cout << v[1] << "\n"; // 2
cout << v[2] << "\n"; // 5

Слайд 105

Структуры данных (динамические массивы)

Еще один способ создать вектор – перечислить все его элементы:
vector

Структуры данных (динамические массивы) Еще один способ создать вектор – перечислить все
v = { 2, 4, 2, 5, 1 };

Слайд 106

Структуры данных (динамические массивы)

Можно также задать число элементов и их начальное значение:
vector a(8);

Структуры данных (динамические массивы) Можно также задать число элементов и их начальное
// размер 8, начальное значение 0
vector b(8, 2); // размер 8, начальное значение 2

Слайд 107

Структуры данных (динамические массивы)

Функция size возвращает число элементов вектора. В следующем коде обходится

Структуры данных (динамические массивы) Функция size возвращает число элементов вектора. В следующем
вектор и печатаются его элементы:
for (int i = 0; i < v.size(); i++) {
cout << v[i] << "\n";
}

Слайд 108

Структуры данных (динамические массивы)

Обход вектора можно записать и короче:
for (auto x : v)

Структуры данных (динамические массивы) Обход вектора можно записать и короче: for (auto
{
cout << x << "\n";
}

Слайд 109

Структуры данных (динамические массивы)

Функция back возвращает последний элемент вектора, а функция pop_back удаляет

Структуры данных (динамические массивы) Функция back возвращает последний элемент вектора, а функция
последний элемент:
vector v = { 2, 4, 2, 5, 1 };
cout << v.back() << "\n"; // 1
v.pop_back();
cout << v.back() << "\n"; // 5

Слайд 110

Структуры данных (динамические массивы)

Векторы реализованы так, что функции push_back и pop_back в среднем

Структуры данных (динамические массивы) Векторы реализованы так, что функции push_back и pop_back
имеют сложность O(1). На практике работать с вектором почти так же быстро, как с массивом.

Слайд 111

Структуры данных (динамические массивы)

Итератором называется переменная, которая указывает на элемент структуры данных. Итератор

Структуры данных (динамические массивы) Итератором называется переменная, которая указывает на элемент структуры
begin указывает на первый элемент структуры, а итератор end – на позицию за последним элементом. Например, в случае вектора v, состоящего из восьми элементов, ситуация может выглядеть так:
[ 5, 2, 3, 1, 2, 5, 7, 1 ]
↑ ↑
v.begin() v.end()

Слайд 112

Структуры данных (динамические массивы)

Обратите внимание на асимметрию итераторов: begin() указывает на элемент, принадлежащий

Структуры данных (динамические массивы) Обратите внимание на асимметрию итераторов: begin() указывает на
структуре данных, а end() ведет за пределы структуры данных.

Слайд 113

Структуры данных (динамические массивы)

Диапазоном называется последовательность соседних элементов структуры данных. Чаще всего диапазон

Структуры данных (динамические массивы) Диапазоном называется последовательность соседних элементов структуры данных. Чаще
задается с помощью двух итераторов: указывающего на первый элемент и на позицию за последним элементом. В частности, итераторы begin() и end() определяют диапазон, содержащий все элементы структуры данных.

Слайд 114

Структуры данных (динамические массивы)

Функции из стандартной библиотеки C++ обычно применяются к диапазонам. Так,

Структуры данных (динамические массивы) Функции из стандартной библиотеки C++ обычно применяются к
в следующем фрагменте сначала вектор сортируется, затем порядок его элементов меняется на противоположный, и, наконец, элементы перемешиваются в случайном порядке.
sort(v.begin(), v.end());
reverse(v.begin(), v.end());
random_shuffle(v.begin(), v.end());

Слайд 115

Структуры данных (динамические массивы)

К элементу, на который указывает итератор, можно обратиться, воспользовавшись оператором

Структуры данных (динамические массивы) К элементу, на который указывает итератор, можно обратиться,
*. В следующем коде печатается первый элемент вектора:
cout << *v.begin() << "\n";

Слайд 116

Структуры данных (динамические массивы)

Более полезный пример: функция lower_bound возвращает итератор на первый элемент

Структуры данных (динамические массивы) Более полезный пример: функция lower_bound возвращает итератор на
отсортированного диапазона, значение которого не меньше x, а функция upper_bound – итератор на первый элемент, значение которого больше x:
vector v = { 2, 3, 3, 5, 7, 8, 8, 8 };
auto a = lower_bound(v.begin(), v.end(), 5);
auto b = upper_bound(v.begin(), v.end(), 5);
cout << *a << " " << *b << "\n"; // 5 7

Слайд 117

Структуры данных (динамические массивы)

Отметим, что эти функции правильно работают, только если заданный диапазон

Структуры данных (динамические массивы) Отметим, что эти функции правильно работают, только если
отсортирован. В них применяется двоичный поиск, так что для поиска запрошенного элемента требуется логарифмическое время. Если искомый элемент не найден, то функция возвращает итератор на позицию, следующую за последним элементом диапазона.

Слайд 118

Структуры данных (динамические массивы)

В стандартной библиотеке C++ много полезных функций, заслуживающих внимания. Например,

Структуры данных (динамические массивы) В стандартной библиотеке C++ много полезных функций, заслуживающих
в следующем фрагменте создается вектор, содержащий уникальные элементы исходного вектора в отсортированном порядке:
sort(v.begin(), v.end());
v.erase(unique(v.begin(), v.end()), v.end());

Слайд 119

Структуры данных (динамические массивы)

Двусторонней очередью (деком) называется динамический массив, допускающий эффективные операции с

Структуры данных (динамические массивы) Двусторонней очередью (деком) называется динамический массив, допускающий эффективные
обеих сторон. Как и вектор, двусторонняя очередь предоставляет функции push_back и pop_back, но вдобавок к ним функции push_front и pop_front. Используется она следующим образом:
deque d;
d.push_back(5); // [5]
d.push_back(2); // [5, 2]
d.push_front(3); // [3, 5, 2]
d.pop_back(); // [3, 5]
d.pop_front(); // [5]

Слайд 120

Структуры данных (динамические массивы)

Операции двусторонней очереди в среднем имеют сложность O(1). Однако постоянные

Структуры данных (динамические массивы) Операции двусторонней очереди в среднем имеют сложность O(1).
множители для них больше, чем для вектора, поэтому использовать двусторонние очереди имеет смысл, только когда требуется выполнять какие-то действия на обеих сторонах структуры.

Слайд 121

Структуры данных (динамические массивы)

C++ предоставляет также специализированные структуры данных, по умолчанию основанные на

Структуры данных (динамические массивы) C++ предоставляет также специализированные структуры данных, по умолчанию
двусторонней очереди. Для стека определены функции push и pop, позволяющие вставлять и удалять элементы в конце структуры, а также функция top, возвращающая последний элемент без удаления:
stack s;
s.push(2); // [2]
s.push(5); // [2, 5]
cout << s.top() << "\n"; // 5
s.pop(); // [2]
cout << s.top() << "\n"; // 2

Слайд 122

Структуры данных (динамические массивы)

В случае очереди элементы вставляются в начало, а удаляются из

Структуры данных (динамические массивы) В случае очереди элементы вставляются в начало, а
конца. Для доступа к первому и последнему элементам служат функции front и back.
queue q;
q.push(2); // [2]
q.push(5); // [2, 5]
cout << q.front() << "\n"; // 2
q.pop(); // [5]
cout << q.back() << "\n"; // 5

Слайд 123

Структуры данных (множества)

Множеством называется структура данных, в которой хранится набор элементов. Основные операции

Структуры данных (множества) Множеством называется структура данных, в которой хранится набор элементов.
над множествами – вставка, поиск и удаление. Множества реализованы так, что все эти операции эффективны, что часто позволяет улучшить время работы алгоритмов, в которых множества используются.

Слайд 124

Структуры данных (множества)

В стандартной библиотеке C++ имеются две структуры, относящиеся к множествам:
set основана

Структуры данных (множества) В стандартной библиотеке C++ имеются две структуры, относящиеся к
на сбалансированном двоичном дереве поиска, его операции работают за время O(log n);
unordered_set основана на хеш-таблице и работает в среднем O(1).

Слайд 125

Структуры данных (множества)

Обе структуры эффективны, и во многих случаях годится любая. Поскольку используются

Структуры данных (множества) Обе структуры эффективны, и во многих случаях годится любая.
они одинаково, в примерах ограничимся только структурой set.

Слайд 126

Структуры данных (множества)

В показанном ниже коде создается множество, содержащее целые числа, и демонстрируются

Структуры данных (множества) В показанном ниже коде создается множество, содержащее целые числа,
некоторые его операции. Функция insert добавляет элемент во множество, функция count возвращает количество вхождений элемента во множество, а функция erase удаляет элемент из множества.
set s;
s.insert(3);
s.insert(2);
s.insert(5);
cout << s.count(3) << "\n"; // 1
cout << s.count(4) << "\n"; // 0
s.erase(3);
s.insert(4);
cout << s.count(3) << "\n"; // 0
cout << s.count(4) << "\n"; // 1

Слайд 127

Структуры данных (множества)

Важным свойством множеств является тот факт, что все их элементы различны.

Структуры данных (множества) Важным свойством множеств является тот факт, что все их
Следовательно, функция count всегда возвращает 0 (если элемент не принадлежит множеству) или 1 (если принадлежит), а функция insert никогда не добавляет элемент во множество, если он в нем уже присутствует. Это демонстрируется в следующем фрагменте:
set s;
s.insert(3);
s.insert(3);
s.insert(3);
cout << s.count(3) << "\n"; // 1

Слайд 128

Структуры данных (множества)

Множество в основном можно использовать как вектор, однако доступ к элементам

Структуры данных (множества) Множество в основном можно использовать как вектор, однако доступ
с помощью оператора [] невозможен. В следующем коде печатается количество элементов во множестве, а затем эти элементы перебираются:
cout << s.size() << "\n";
for (auto x : s) {
cout << x << "\n";
}

Слайд 129

Структуры данных (множества)

Функция find(x) возвращает итератор, указывающий на элемент со значением x. Если

Структуры данных (множества) Функция find(x) возвращает итератор, указывающий на элемент со значением
же множество не содержит x, то возвращается итератор end().
auto it = s.find(x);
if (it == s.end()) {
// x не найден
}

Слайд 130

Структуры данных (множества)

Упорядоченные множества. Основное различие между двумя структурами множества в C++ –

Структуры данных (множества) Упорядоченные множества. Основное различие между двумя структурами множества в
то, что set упорядочено, а unordered_set не упорядочено. Поэтому если порядок элементов важен, то следует пользоваться структурой set.

Слайд 131

Структуры данных (множества)

Рассмотрим задачу о нахождении наименьшего и наибольшего значений во множестве. Чтобы

Структуры данных (множества) Рассмотрим задачу о нахождении наименьшего и наибольшего значений во
сделать это эффективно, необходимо использовать структуру set. Поскольку элементы отсортированы, найти наименьшее и наибольшее значения можно следующим образом:
auto first = s.begin();
auto last = s.end(); last--;
cout << *first << " " << *last << "\n";
Поскольку end() указывает на позицию, следующую за последним элементом, то необходимо уменьшить итератор на единицу.

Слайд 132

Структуры данных (множества)

В структуре set имеются также функции lower_bound(x) и upper_bound(x), которые возвращают

Структуры данных (множества) В структуре set имеются также функции lower_bound(x) и upper_bound(x),
итератор на наименьший элемент множества, значение которого не меньше x или больше x соответственно. Если искомого элемента не существует, то обе функции возвращают end().
cout << *s.lower_bound(x) << "\n";
cout << *s.upper_bound(x) << "\n";

Слайд 133

Структуры данных (множества)

Мультимножества. В отличие от множества, в мультимножество один и тот же

Структуры данных (множества) Мультимножества. В отличие от множества, в мультимножество один и
элемент может входить несколько раз. В C++ имеются структуры multiset и unordered_multiset, похожие на set и unordered_set. В следующем коде в мультимножество три раза добавляется значение 5.
multiset s;
s.insert(5);
s.insert(5);
s.insert(5);
cout << s.count(5) << "\n"; // 3

Слайд 134

Структуры данных (множества)

Функция erase удаляет все копии значения из мультимножества.
s.erase(5);
cout << s.count(5) <<

Структуры данных (множества) Функция erase удаляет все копии значения из мультимножества. s.erase(5); cout
"\n"; // 0

Слайд 135

Структуры данных (множества)

Если требуется удалить только одно значение, то можно поступить так:
s.erase(s.find(5));
cout <<

Структуры данных (множества) Если требуется удалить только одно значение, то можно поступить так: s.erase(s.find(5)); cout
s.count(5) << "\n"; // 2

Слайд 136

Структуры данных (множества)

Отметим, что во временной сложности функций count и erase имеется дополнительный

Структуры данных (множества) Отметим, что во временной сложности функций count и erase
множитель O(k), где k – количество подсчитываемых (удаляемых) элементов. В частности, подсчитывать количество копий значения в мультимножестве с помощью функции count неэффективно.

Слайд 137

Структуры данных (множества)

Отображением называется множество, состоящее из пар ключ-значение. Отображение можно также рассматривать

Структуры данных (множества) Отображением называется множество, состоящее из пар ключ-значение. Отображение можно
как обобщение массива. Если в обыкновенном массиве ключами служат последовательные целые числа 0, 1, …, n − 1, где n – размер массива, то в отображении ключи могут иметь любой тип и необязательно должны быть последовательными.

Слайд 138

Структуры данных (множества)

В стандартной библиотеке C++ есть две структуры отображений, соответствующие структурам множеств:

Структуры данных (множества) В стандартной библиотеке C++ есть две структуры отображений, соответствующие
в основе map лежит сбалансированное двоичное дерево со временем доступа к элементам O(log n), а в основе unordered_map – техника хеширования со средним временем доступа к элементам O(1).

Слайд 139

Структуры данных (множества)

В следующем фрагменте создается отображение, ключами которого являются строки, а значениями

Структуры данных (множества) В следующем фрагменте создается отображение, ключами которого являются строки,
– целые числа:
map m;
m["monkey"] = 4;
m["banana"] = 3;
m["harpsichord"] = 9;
cout << m["banana"] << "\n"; // 3

Слайд 140

Структуры данных (множества)

Если в отображении нет запрошенного ключа, то он автоматически добавляется, и

Структуры данных (множества) Если в отображении нет запрошенного ключа, то он автоматически
ему сопоставляется значение по умолчанию. Например, в следующем коде в отображение добавляется ключ «aybabtu» со значением 0.
map m;
cout << m["aybabtu"] << "\n"; // 0

Слайд 141

Структуры данных (множества)

Функция count проверяет, существует ли ключ в отображении:
if (m.count("aybabtu")) {
// ключ

Структуры данных (множества) Функция count проверяет, существует ли ключ в отображении: if
существует
}

Слайд 142

Структуры данных (множества)

В следующем коде печатаются все имеющиеся в отображении ключи и значения:
for

Структуры данных (множества) В следующем коде печатаются все имеющиеся в отображении ключи
(auto x : m) {
cout << x.first << " " << x.second << "\n";
}

Слайд 143

Структуры данных (эксперименты)

Хотя временная сложность – отличный инструмент, она не всегда сообщает всю

Структуры данных (эксперименты) Хотя временная сложность – отличный инструмент, она не всегда
правду об эффективности, поэтому имеет смысл провести эксперименты с настоящими реализациями и наборами данных.

Слайд 144

Структуры данных (эксперименты)

Многие задачи можно решить, применяя как множества, так и сортировку. Важно

Структуры данных (эксперименты) Многие задачи можно решить, применяя как множества, так и
понимать, что алгоритмы на основе сортировки обычно гораздо быстрее, даже если это не очевидно из одного лишь анализа временной сложности.

Слайд 145

Структуры данных (эксперименты)

В качестве примера рассмотрим задачу о вычислении количества уникальных элементов вектора.

Структуры данных (эксперименты) В качестве примера рассмотрим задачу о вычислении количества уникальных
Одно из возможных решений – поместить все элементы во множество и вернуть размер этого множества. Поскольку порядок элементов не важен, можно использовать как set, так и unordered_set. Можно решить задачу и по-другому: сначала отсортировать вектор, а затем обойти его элементы. Подсчитать количество уникальных элементов отсортированного вектора просто.

Слайд 146

Структуры данных (эксперименты)

В таблице приведены результаты эксперимента, в котором оба алгоритма тестировались на

Структуры данных (эксперименты) В таблице приведены результаты эксперимента, в котором оба алгоритма
случайных векторах чисел типа int.

Слайд 147

Структуры данных (эксперименты)

Оказалось, что алгоритм на основе unordered_set примерно в два раза быстрее

Структуры данных (эксперименты) Оказалось, что алгоритм на основе unordered_set примерно в два
алгоритма на основе set, а алгоритм на основе сортировки быстрее алгоритма на основе set более чем в 10 раз. Отметим, что временная сложность обоих алгоритмов равна O(n log n), и тем не менее алгоритм на основе сортировки работает гораздо быстрее. Причина в том, что сортировка – простая операция, тогда как сбалансированное двоичное дерево поиска, применяемое в реализации set, – сложная структура данных.

Слайд 148

Структуры данных (эксперименты)

Отображения – удобные структуры данных, по сравнению с массивами, поскольку позволяют

Структуры данных (эксперименты) Отображения – удобные структуры данных, по сравнению с массивами,
использовать индексы любого типа, но и постоянные множители велики. В следующем эксперименте мы создали вектор, содержащий n случайных целых чисел от 1 до 106, а затем искали самое часто встречающееся значение путем подсчета числа вхождений каждого элемента. Сначала мы использовали отображения, но поскольку число 106 достаточно мало, то можно использовать и массивы.

Слайд 149

Структуры данных (эксперименты)

Результаты эксперимента сведены в таблицу. Хотя unordered_map примерно в три раза

Структуры данных (эксперименты) Результаты эксперимента сведены в таблицу. Хотя unordered_map примерно в
быстрее map, массив все равно почти в 100 раз быстрее. Таким образом, по возможности следует пользоваться массивами, а не отображениями. Особо отметим, что хотя временная сложность операций unordered_map равна O(1), скрытые постоянные множители, характерные для этой структуры данных, довольно велики.

Слайд 150

Структуры данных (эксперименты)

Результаты эксперимента сведены в таблицу.

Структуры данных (эксперименты) Результаты эксперимента сведены в таблицу.

Слайд 151

Структуры данных (эксперименты)

Хотя unordered_map примерно в три раза быстрее map, массив все равно

Структуры данных (эксперименты) Хотя unordered_map примерно в три раза быстрее map, массив
почти в 100 раз быстрее. Таким образом, по возможности следует пользоваться массивами, а не отображениями. Хотя временная сложность операций unordered_map равна O(1), скрытые постоянные множители, характерные для этой структуры данных, довольно велики.

Слайд 152

Структуры данных (эксперименты)

Верно ли, что очереди с приоритетом действительно быстрее мультимножеств? Чтобы выяснить

Структуры данных (эксперименты) Верно ли, что очереди с приоритетом действительно быстрее мультимножеств?
это, проведем еще один эксперимент. Создадим два вектора, содержащие n случайных чисел типа int. Сначала добавим все элементы первого вектора в структуру данных, а затем обойдем второй вектор и на каждом шаге удалим наименьший элемент из структуры данных и добавим в нее новый элемент.

Слайд 153

Структуры данных (эксперименты)

Результаты эксперимента представлены в таблице.

Структуры данных (эксперименты) Результаты эксперимента представлены в таблице.
Имя файла: Спортивное-программирование.-Занятие-1.-Языковые-средства,-поразрядные-операции,-эффективность,-структуры-данных.pptx
Количество просмотров: 38
Количество скачиваний: 0